第四范式：AI世界的“先知”

劉佳

公司介紹：

第四范式是國際領先的人工智能技術與服務提供商。具備國際頂尖的機器學習技術，能夠對數據進行精準挖掘與預測，幫助企業實現智能變革、提升運營績效、創造商業價值。團隊已為金融、電信、互聯網等100多個企業成功打造人工智能解決方案，是人工智能工業應用的引領者與踐行者。創始人戴文淵兼任CEO，聯合創始人楊強為首席科學家。

挑戰AlphaGo 下無人走過的棋

“要想戰勝AlphaGo，必須控制好自己的‘心魔。”

兩年間，人工智能系統AlphaGo騰空出世，先以4：1狂虐韓國九段高手李世石，次年又將排名世界第一的中國棋手柯潔直落三局挑落馬下，一時間名聲大噪。面對人工智能的咄咄逼人，有人贊嘆，有人擔憂。柯潔甚至在賽后黯然淚下，直言AlphaGo就像神一般的存在，貌似無懈可擊。

然而，在人工智能領域已經浸染十余年的戴文淵卻并不這么認為。“AlphaGo所基于的人工智能技術，強項不在于推演，而是借鑒過去的棋譜。所以，如果要擊敗AlphaGo，需要盡可能把局面導向歷史上沒人下過的棋。”戴文淵所說的“棋譜”，對于人工智能而言，就是“大數據”。正如人類會經歷很多的事情，得出一些知識和經驗，幫助未來做的更好。人工智能就是從數據中總結出有價值的信息，以預測未來發生的事情。

同時戴文淵還提到了人與人工智能的另一個區別——情緒。人在進退得失之間便會生出各種情緒，或焦慮、或緊張、或自滿，而人工智能卻完全不具有人類的情緒弱點。戴文淵曾經在網上撰文表示：“要想戰勝AlphaGo，必須控制好自己的‘心魔。”

在A I領域已經是頂尖專家的戴文淵，其實在3年前創建第四范式并擔任公司CEO的時候也只有30歲出頭。在外人眼中，這不過是一個戴黑邊框眼鏡，愛鉆研算法和編程的標準理工男創業的故事罷了，但是當他坐在記者面前彬彬有禮地講述人工智能的發展和未來時，你會發現事實上遠沒那么簡單——你完全跟不上戴文淵的思路。這是一個邏輯縝密、判斷力強并且不按套路出牌的年輕科學家。

以終為始 一切順理成章

“先判斷趨勢，建立目標，然后以終為始，將目標拆解成一層層的任務，逐步實現，所以我覺得一切都是順理成章的。”

戴文淵曾就讀于上海交通大學計算機系的一個實驗班。在2005年，他獲得了由美國計算機協會（ACM）主辦的ACM國際大學生程序設計競賽世界冠軍，這個被譽為“計算機界奧林匹克”的比賽云集了全球智商最高的人，戴文淵是為數不多的華人冠軍。

頭頂世界冠軍頭銜的戴文淵，在研究生階段卻毅然選擇了當時被世人冷落的人工智能方向。“10多年前，正是人工智能發展的低潮期，幾乎沒有畢業生主動選擇這個方向。如果那時候你跟誰說AI能做起來，一定會被質疑的。”戴文淵回憶起最初選擇時的情景，“但根據我的判斷，人工智能一定會大有作為。”

戴文淵的不按常理出牌還體現在學術前程將一片光明的他，主動放棄了讀博的機會，而是選擇去了百度。當時百度還沒現在這么火，只是一家發展中的公司，很多人難以理解他的選擇。對此，戴文淵解釋道：“我在人工智能的研究路上，必須要通過海量的數據不斷驗證自己的算法是否正確，當時在國內，只有百度能夠滿足我的需求。”

戴文淵將百度視為一座開放的大實驗室，繼續著他在人工智能方面的深入鉆研。他與當時同在百度，現第四范式聯合創始人、首席研究科學家陳雨強一起，成功搭建了世界上首個商用深度學習系統，也就是百度的“鳳巢”廣告系統——同時，這也是世界上最大的商用深度學習系統。“鳳巢”系統的成功驗證了在超大規模數據中人工智能確實能給業務帶來正向效果，百度的變現能力也一下子4年提升了8倍。這讓戴文淵的團隊獲得了百萬美金的“百度最高獎”，同時他也成為了百度歷史上最年輕的高級科學家（T10級）。

就當人們在推測戴文淵升入百度更高一級的管理層只是時間問題時，他卻再一次出人意料地跳槽去了華為，擔任起諾亞方舟實驗室的主任科學家。對此，他的解釋是：“在百度，我實現了作為一名科學家的夢想，就是看到AI能夠在產業界落地。去華為，則是為了驗證這種技術能給一家公司創造價值后，能否給更多公司創造價值。”

戴文淵在華為嘗試用企業服務的方式做AI，為客戶提供AI解決方案，讓AI幫助不同企業獲得效益和效率的提升。當他在百度和華為都獲得成功之后，戴文淵不再滿足于讓AI服務僅僅局限于為一家或幾家企業，他認為AI應該遍地開花，造福全社會，希望找到一家能夠服務各行各業的公司。然而，當時創業的風口以及投資的熱點都在做O2O上，人工智能的概念還沒有被普遍接受，所以戴文淵并沒有找到理想中的公司。于是，他決定自己創業，成立“第四范式”，致力于降低AI的應用門檻，讓人工智能變得觸手可及。

在各大互聯網的論壇和群里，戴文淵被年輕的IT學子們稱呼為“戴神”，因為戴文淵總能做出令人意料不到，但事后證明非常正確的選擇。從十幾年前選擇了不被看好的人工智能方向，到率先走進AI商業落地實踐，再到獨立創業、立志要讓AI觸手可及，他的每一步都走在了時代的前面。

對此，戴文淵很淡然：“我是一個偏目標導向的人，先判斷趨勢，建立目標，然后以終為始，將目標拆解成一層層的任務，逐步實現，所以我覺得一切都是順理成章的。”切中核心，明白自己要什么，之后全力以赴，用簡單的方法化解復雜的問題，戴文淵深得“重劍無鋒，大巧不工”的精髓。

一路以來，戴文淵身邊還有一位同樣頗具傳奇色彩的人物，那就是他的導師——首位華人國際人工智能聯合會議（IJCAI）理事會主席，國際人工智能協會（AAAI）唯一的華人Councilor楊強教授。楊強學習天文出身，曾在美國馬里蘭大學學習天體物理，后來轉行進入人工智能領域，很多人無法理解他這么大的轉變，認為完全是兩個不同的世界。然而在楊強看來，兩者卻有著相通的地方，那就是都需要建模型，從給宇宙建模，轉向給機器建模，“想通過編程的手段實現機器的智能”，這個理想一堅持就是30年。endprint

楊強與戴文淵相識于人工智能式微之時，戴文淵作為訪問學者來到香港科技大學，成為楊強教授的門下弟子。那是2006年的秋天，當時人們談論AI的時候都很小心翼翼，擔心被誤認為是忽悠人的騙子。在這種背景下，這兩個堅信人工智能必將騰飛的人就更加“惺惺相惜”。在沒有經費支持的情況下，楊強帶著戴文淵投入其中，潛心鉆研，做了很多開創性的工作，一直堅持到人工智能的破曉時分，直到今天的天光大亮。

“有時候也會迷茫、會動搖，或者爭強好勝，想把步子邁得再大一點。但是身旁有楊老師時刻在指導著、督促著、寬慰著，我就能夠冷靜下來處理各種困局。”戴文淵坦言，楊強不僅是自己學業上的導師，更是精神上的燈塔，“這一路走來，只要抬頭看到那束光，心里就特別踏實。”

有境無界 讓“AI for everyone”

“我們的目標就是讓一個完全不懂技術的‘小白經過大概2周到1個月的時間，可以成為一名合格的AI應用專家。”

2015年，戴文淵與導師楊強，以及一批志同道合的行業深耕者們創立了一家人工智能技術與服務提供商，取名“第四范式”。這個名字的由來，是取自圖靈獎得主、關系數據庫的鼻祖Jim Gray生前的最后一次演講。他將人類科學的發展定義成為四個“范式”，其中“第四范式”是指通過收集大量的數據，讓計算機去總結規律，即人工智能階段。從這個頗為新穎但寓意深遠的名字中，也能體現戴文淵和范式創業者們身上追求卓越的極客精神。

兩年前，戴文淵將公司從深圳福田的公寓樓搬到了有“中國硅谷”之稱的北京上地，員工人數也從最初不到十人壯大到數百人，公司發展態勢迅猛，但始終沒變的是戴文淵創業的初衷，即要降低AI工業落地的門檻。

2017年7月5日，在“百度AI開發者大會”上，百度宣布將開放60項AI核心能力，為每一位開發者消除障礙，創造共贏機會。對于這個舉措，楊強教授表示贊賞，但同時覺得還遠遠不夠：“百度的做法是為程序員降低門檻，而第四范式要做的，是為所有領域的企業降低門檻。”

在戴文淵看來，雖然人工智能已經引燃了全球科技圈，但目前仍是一項應用難度頗高的技術，很多企業都在門外徘徊，因為成本和人才的門檻高昂，很難順利完成自有AI系統的構建。第四范式希望每個企業都能用上人工智能，擁有自己的人工智能策略，真正實現AI for everyone，并一直在為此努力。2017年12月3日，在舉世矚目的第四屆世界互聯網大會上，第四范式正式發布了“第四范式·先知”3.0版“企業人工智能核心系統”，助力企業快速構建以AI為中心的組織架構，通過智變贏得AI時代。戴文淵在發布現場談到，“企業人工智能核心系統”將大大降低人工智能的應用創新門檻。該系統包含數據核心、算法核心和生產核心三大模塊，覆蓋了機器學習工業落地全流程。數據核心通過對數據規范及標準化，讓業務之間的數據在系統內互相受益、互相貢獻；算法核心通過封裝前沿算法，降低模型建立門檻，快速訓練出高維、閉環、實時的AI模型；生產核心簡化了AI模型從線下訓練到線上生成的流程，將數據價值轉變為AI的預判能力。未來，企業可根據業務需要，自主選擇相應組件或模塊進行配置，依托系統的自動整合能力，靈活設計出AI解決方案。與此同時，隨著創新模式的簡化升級，企業生產經營重心還將從“跑馬圈地的鋪量競爭”進入“技術驅動的精細化競爭”，人工智能的策略價值凸顯。未來，在“企業人工智能核心系統”中，大多數的一線決策行為會由效率更高的人工智能來完成，企業可以在投入最少人力、財力的成本下，獲得強大生產力。

其實，早在一年前，第四范式發布的“第四范式？先知”1.0版，就是當時全球首個面向開發者的商用AI全流程平臺，通過自動化機器學習程序，首次歷史性地降低了機器學習建模過程中的人工參與程度，解決了怎樣讓更多開發者參與到AI研發的問題。第四范式憑借“先知”平臺，在“第六屆吳文俊人工智能科學技術獎”的評選中榮獲一等獎。這是中國智能科技領域的最高獎，歷年來只授予高校、實驗室和科研機構，這次授予企業，實屬首例。

“為什么人工智能的問題只有少數專家能解決？就是因為太復雜了，要調各種參數，要做各種設置。我們要做的就是將AI難度最高的部分封裝成自動化程序，使其更易用，讓更多人邁進門來。”楊強做了一個形象的比喻，“以前玩攝影拍照片，使用的是單反相機，很專業。你需要明白什么叫光圈、快門、ISO，不是內行的人根本拍不出理想的照片。而你看現在，一部智能手機就解決了，你根本不用懂成像原理，參數設置什么的也不用你去管，只需要你把想要的畫面收入框內，點一下按鍵就行了，這就是門檻降低了，‘先知平臺要做的就是這個事情。”

“從企業客戶的角度看，使用‘企業人工智能核心系統完成企業智能升級僅需三步。第一步，明確業務目標；第二步，收集在完成這個目標過程中的數據；第三步，‘企業人工智能核心系統自動化解決機器學習問題，并推動企業優化業務模式，提高生產運營效率。”戴文淵解釋著，第四范式的目標就是要把一個專業級人士才能做到的事情變成一個類似傻瓜相機式的核心系統。

2016年的年底，第四范式內部進行了一場“特殊”的競賽——全世界首個面向非專業人士的建模大賽。公司里面的AI專家們這次成了觀眾，參加比賽的都是做銷售、公關、行政、人力等非專業出身的AI“小白”。比賽結果令人振奮，這些非專業人士基于“先知”平臺，有超過70%的參賽組合AUC成績跨過0.8大關（AUC是衡量模型效果的專業指標，取值在0到1之間）。要知道，在實際業務中，凡是AUC高于0.8的模型就已經達到工業水準。而在整個行業中，只有極少數深耕機器學習多年、擁有豐富大規模數據處理經驗的數據“大神們”才能搭建出A U C0.8以上的模型。對于這個比賽結果，戴文淵談到，“我們的目標就是讓一個完全不懂技術的‘小白經過大概2周到1個月的時間，可以成為一名合格的AI應用專家。現在，我們離目標又近了一步。”endprint

商業化階段，降低了門檻的人工智能技術會滲透到每一個場景、每一種服務中。目前第四范式主要聚焦在金融和互聯網領域，幫助這些行業充分挖掘蘊藏在數據背后的潛在價值。“通俗點講，我們其實在做一件事，讓機器看業務數據，然后寫業務規則，從而替代原來由業務專家主導的總結規律、寫業務規則的過程，比如，讓機器看金融欺詐的數據，總結反欺詐的規則；看醫療的數據，總結診斷的規則；看廣告轉化率的數據，總結廣告投放的規則等。最終通過人工智能幫助這個行業的企業提升運營效益。”

以金融領域為例，在與某股份制銀行合作反欺詐解決方案中，第四范式就利用超高維AI技術，僅基于一年的交易數據，就幫助該銀行寫出25億條反欺詐規則，不僅包含傳統專家規則無法覆蓋的“非典型區域”的“非典型特征”，而且對于不斷更新中的欺詐方式也都一網打盡。最終，第四范式反欺詐系統的實際上線效果較傳統專家規則提升數倍，同時大幅降低銀行的人力成本和運營成本。

據了解，第四范式的高維度的機器學習技術，已經完整覆蓋了精準識別客戶貸前、貸中、貸后的需求及風險，提供包括精準獲客、個性化推薦、申請評分卡、申請反欺詐、交易反欺詐、逾期/流失預警、流動性管理、智能催收、不良資產處置等一體化整體解決方案。

目前第四范式已與數十家大中型銀行展開深度合作，幫助合作伙伴快速構建人工智能的數據智能核心系統，完成從數據到價值的升級轉化。在其他領域，第四范式技術還涵蓋了更多的行業應用場景，例如醫療、制造、零售等。

戴文淵總結說，這就是“有境無界”，即在適應行業規則的環境下，創造出沒有邊界的使用價值。

憧憬未來 做一家偉大的公司

“華人一定要發展、創新和引領一些前沿的理論，不能光跟著別人走。我們要做別人跟著我們走的東西，比如遷移學習就是。”

毋容置疑，人工智能技術的影響程度將是一次跨時代的科技革命，甚至未來整個社會形態都會發生根本性變革。但就在人工智能的高光時刻，戴文淵和楊強卻保持著足夠的冷靜，他們深知目前的人工智能并不是無所不能，其中最大的弱點之一就是缺少遷移學習的能力。

遷移學習是人類智慧的一種特質，我們可以利用一個環境中學到的知識，舉一反三、觸類旁通地來完成新環境中的學習任務，這對人類來說是非常自然的，但是人工智能還做不到。

AlphaGo在戰勝李世石的3個月后，它的幕后主腦Deepmind的創始人在接受采訪時稱，他們已經在開始探尋一種更新更強的技術，這種技術能讓強化學習系統把基礎建立在已習得的知識上，而不用每一次都從頭學起。他們說的便是“遷移學習”（transfer learning）。

這一次，第四范式又一次成為AI前沿領域的先行者。戴文淵和楊強早在10年前，就把關注的目光投向了遷移學習。楊強早就指出：“深度學習是過去，強化學習是現在，而遷移學習是未來！”

戴文淵介紹，遷移學習可以解決目前機器學習中必須要依賴海量數據的困局。雖然互聯網和移動互聯網催生數據爆炸式增長，但在很多傳統企業和非互聯網領域仍然存在數據量小的問題，小數據上如何能夠實現人工智能，這就需要遷移學習。醫療領域就是一個典型，有一些發病率較低的疾病樣本數量很少，但會存在與它相關聯的疾病和治療方法，我們就可以通過已有的模型進行遷移，從而對疑難雜癥進行數據分析從而得出有效的診療方案。

“華人一定要發展、創新和引領一些前沿的理論，不能光跟著別人走。別人做深度學習，我們也做深度學習。別人做強化學習，我也跟著做強化學習。我們要做別人跟著我們走的東西，比如遷移學習就是。”楊強如是說。

如今，在遷移學習領域，戴文淵憑借10年前發表的一篇論文（Boosting for Transfer Learning），單篇論文引用至今排名世界第三。排在第一的，正是他的導師楊強。同時，第四范式已經在金融領域成功驗證了遷移學習的工業可行性與積極作用。為了解決銀行大額貸款業務數據量不足，無法滿足人工智能應用的難題，第四范式利用基于遷移學習技術的“先知”平臺，將小額貸款的模型遷移到上億級的大額貸款業務中，準確預判出了客戶的辦理需求，最終實現客戶營銷響應率提升200%。

第四范式已經走在了人工智能的國際前列，作為掌門人的戴文淵考慮的問題也越來越多。盡管人工智能現在“熱得發燙”，但在戴文淵眼中，現在的AI距離多領域、多場景的廣泛爆發和便捷的商業化落地還有一段漫長的路要走。“再好的技術，如果不能形成產業化，不能為國民服務，也只是一個看上去很漂亮的泡泡而已。”戴文淵從不否認這個行業里存在著泡沫。AI也是江湖，里面有實打實的頂尖高手，也不乏渾水摸魚的投機者。勢必要經過一場華山論劍之后，依然能夠屹立不倒的方顯英雄本色。

當記者追問第四范式能否在AI領域“笑傲江湖”的時候，戴文淵答道：“人工智能這個市場足夠大，大到能夠出現下一個IBM和BAT的市場，但我只想不忘初心，不忘我們的理想，去做一家偉大的公司。”endprint